M06 - Matrices, déterminant, inverse et systèmes linéaires


1. Vocabulaire

Une matrice = tableau de lignes et colonnes. = terme ligne , colonne .

TypeParticularité
Carrée
Nulle Tous les termes valent 0
Identité 1 sur la diagonale, 0 ailleurs - l’« élément neutre » :
DiagonaleTermes non nuls seulement sur la diagonale
Triangulaire supérieureZéros sous la diagonale
Vecteur colonneUne seule colonne

2. Opérations

  • Somme (mêmes dimensions) : terme à terme.
  • Produit par un réel : chaque terme multiplié.
  • Produit matriciel : terme = ligne de A · colonne de B (somme des produits).

Conditions

Possible seulement si nb de colonnes de A = nb de lignes de B : . En général .

3. Déterminant et inverse

est inversible . Alors .

3×3 : développement selon la 1re ligne (signes ) :

À l'examen, on te donne souvent une matrice et on te demande de vérifier que : il suffit de faire le produit et de constater qu'on obtient l'identité → alors .

4. Résoudre un système

flowchart LR
  S["Système d'équations"] --> M["Écrire M × X = B<br/>(M = coefficients, X = inconnues, B = seconds membres)"]
  M --> V["Vérifier P × M = I<br/>donc P = M⁻¹"]
  V --> X["X = P × B"]

Démonstration : .

BTS 2025 - prix des pièces P1, P2, P3 → P1 = 6 €, P2 = 4 €, P3 = 14 € ✅ (vérifié par le script).

BTS 2018 - fibres : , () ; pour : .

5. Lien avec l’informatique

6. Script : scripts/maths/suites_et_matrices.py (calcul exact en fractions)

python3 suites_et_matrices.py produit "1,-2,3;0,3,-1" "1,3;0,-1;2,-2"
python3 suites_et_matrices.py det "1,1,1;3,4,7;2,3,5"
python3 suites_et_matrices.py inverse "1,1,1;2,0,2;1,3,0"
python3 suites_et_matrices.py systeme "1,1,1;2,0,2;1,3,0" "24,40,18"     # → 6, 4, 14

Avec NumPy : import numpy as np; np.linalg.solve(M, B), np.linalg.inv(M), M @ N.

Voir aussi